ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Informatyki / Inżynieria cyfryzacji (S1) / Sylabus przedmiotu - Przetwarzanie i analiza obrazów medycznych I

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)

Sylabus przedmiotu Przetwarzanie i analiza obrazów medycznych I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Przetwarzanie i analiza obrazów medycznych I
Specjalność	Zastosowania informatyki
Jednostka prowadząca	Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny	Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	4,0	ECTS (formy)	4,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	4	Grupa obieralna	4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	5	30	2,0	0,62	egzamin
laboratoria	L	5	30	2,0	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowa umiejetnosc programowania w jezyku MATLAB
W-2	Znajomosc podstawowych algorytmów numerycznych i struktur danych

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami przetwarzania obrazów cyfrowych.
C-2	Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie przetwarzania i rozpoznawania obrazów i obiektów wyekstrahowanych z medycznych obrazów cyfrowych.
C-3	Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
C-4	Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i analizy obrazów w obrazowaniu medycznym.
C-5	Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania przetwarzania i rozpoznawania obrazów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Konwersja obrazów	4
T-L-2	Operacje na histogramie	6
T-L-3	Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)	4
T-L-4	Progowanie ze stałym progiem	2
T-L-5	Progowanie histogramowe	2
T-L-6	Filtry statystyczne	4
T-L-7	Filtry splotowe	4
T-L-8	Detekcja krawędzi	4
		30
wykłady
T-W-1	Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.	2
T-W-2	Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.	2
T-W-3	Typy obrazów i formaty graficzne.	2
T-W-4	Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).	3
T-W-5	Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.	4
T-W-6	Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.	4
T-W-7	Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.	3
T-W-8	Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.	2
T-W-9	Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).	6
T-W-10	Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.	2
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Praca na zajęciach laboratoryjnych.	30
A-L-2	Samodzielne przygotowywanie materiałów do zajęć laboratoryjnych	27
A-L-3	Udział w konsultacjach i zaliczeniu.	3
		60
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
A-W-2	Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych problemów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.	10
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu	15
A-W-4	Udział w konsultacjach i egzaminie	5
		60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
M-2	Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem.
S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
IC_1A_O4/04/01_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe zagadnieniami przetwarzania obrazów medycznych, tłumaczyć wybrane metody filtracji obrazów, poprawy jakości, ekstrakcji i reprezantacji cech, wytłumaczyć wybrane standardy zapisu obrazów medycznych oraz scharakteryzować inne operacje na obrazie mające zastosowanie w tej dziedzinie (operacje morfologiczne, interpolacja).	IC_1A_W15	—	—	C-1, C-2, C-3, C-4, C-5	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-2	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
IC_1A_O4/04/01_U01 Student potrafi w praktyce wykorzystać poznane w trakcie zajęć informacje na temat wybranych algorytmów analizy i przetwarzania obrazów medycznych.	IC_1A_U17	—	—	C-3, C-4, C-5	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-2	S-1, S-2
IC_1A_O4/04/01_U02 Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne do praktycznej realizacji poznanych na zajęciach algorytmów przetwarzania i analizy obrazów medycznych.	IC_1A_U22	—	—	C-1, C-2	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-2	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IC_1A_O4/04/01_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe zagadnieniami przetwarzania obrazów medycznych, tłumaczyć wybrane metody filtracji obrazów, poprawy jakości, ekstrakcji i reprezantacji cech, wytłumaczyć wybrane standardy zapisu obrazów medycznych oraz scharakteryzować inne operacje na obrazie mające zastosowanie w tej dziedzinie (operacje morfologiczne, interpolacja).	2,0	Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych.
	3,0	Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu, zastosowaniu wybranych podejść.
	3,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
	4,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
	4,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
	5,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IC_1A_O4/04/01_U01 Student potrafi w praktyce wykorzystać poznane w trakcie zajęć informacje na temat wybranych algorytmów analizy i przetwarzania obrazów medycznych.	2,0	Student nie spełnia kryteriów uzyskania oceny pozytywnej.
	3,0	Student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizować postawione zadania na jej podstawie.
	3,5	Student odczuwa potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach analizy problemów na podstawie poznanej wiedzy.
	4,0	Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie na bazie nabytej wiedzy.
	4,5	Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedza, a także potrafi określać wymagania, planować rozwiązania oraz realizować zdania na bazie nabytej wiedzy.
	5,0	Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planować rozwiązania oraz realizować zdania oraz w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań w celu analizy problemów i realizacji zadań na bazie poznanej wiedzy.
IC_1A_O4/04/01_U02 Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne do praktycznej realizacji poznanych na zajęciach algorytmów przetwarzania i analizy obrazów medycznych.	2,0	Student nie spełnia kryteriów uzyskania oceny pozytywnej.
	3,0	Student potrafi przeanalizować prosty problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne do jego realizacji.
	3,5	Student potrafi przeanalizować prosty problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i w podstawowej formie doprowadzić do jego realizacji.
	4,0	Student potrafi przeanalizować wybrany problem o dowolnej złożoności z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.
	4,5	Student potrafi przeanalizować dowolny problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.
	5,0	Student potrafi przeanalizować dowolny problem o wysokiej złożoności z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.

Literatura podstawowa

Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics, 1995, 1st edition
D. Frejlichowski (red.), Wybrane zagadnienia informatyki medycznej, SPWI, Szczecin, 2012, Pierwsze wydanie
S. Ullman, High-Level Vision. Object Recognition and Visual Cognition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1996
R. Tadeusiewicz R., P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997

Literatura dodatkowa

T. Pavlidis, Grafika i przetwarzanie obrazów. Algorytmy, WNT, Warszawa, 1987
W. K. Pratt, Digital image processing, John Wiley & Sons, Nowy Jork, 1991
Z. Wróbel, R. Koprowski, Przetwarzanie obrazu w programie MATLAB, AOW EXIT, Warszawa, 2004

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Konwersja obrazów	4
T-L-2	Operacje na histogramie	6
T-L-3	Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)	4
T-L-4	Progowanie ze stałym progiem	2
T-L-5	Progowanie histogramowe	2
T-L-6	Filtry statystyczne	4
T-L-7	Filtry splotowe	4
T-L-8	Detekcja krawędzi	4
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.	2
T-W-2	Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.	2
T-W-3	Typy obrazów i formaty graficzne.	2
T-W-4	Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).	3
T-W-5	Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.	4
T-W-6	Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.	4
T-W-7	Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.	3
T-W-8	Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.	2
T-W-9	Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).	6
T-W-10	Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.	2
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Praca na zajęciach laboratoryjnych.	30
A-L-2	Samodzielne przygotowywanie materiałów do zajęć laboratoryjnych	27
A-L-3	Udział w konsultacjach i zaliczeniu.	3
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
A-W-2	Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych problemów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.	10
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu	15
A-W-4	Udział w konsultacjach i egzaminie	5
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IC_1A_O4/04/01_W01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe zagadnieniami przetwarzania obrazów medycznych, tłumaczyć wybrane metody filtracji obrazów, poprawy jakości, ekstrakcji i reprezantacji cech, wytłumaczyć wybrane standardy zapisu obrazów medycznych oraz scharakteryzować inne operacje na obrazie mające zastosowanie w tej dziedzinie (operacje morfologiczne, interpolacja).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	IC_1A_W15	Posiada wiedzę z zasad działania systemów informatycznych przynajmniej jednego z następujących obszarów: e - biznes, e – zdrowie, media elektroniczne, poligrafia, zarządzanie wiedzą, przemysłowe systemy sterowania, metody sztucznej inteligencji, systemy wbudowane
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami przetwarzania obrazów cyfrowych.
	C-2	Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie przetwarzania i rozpoznawania obrazów i obiektów wyekstrahowanych z medycznych obrazów cyfrowych.
	C-3	Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
	C-4	Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i analizy obrazów w obrazowaniu medycznym.
	C-5	Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania przetwarzania i rozpoznawania obrazów.
Treści programowe	T-W-1	Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.
	T-W-2	Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.
	T-W-3	Typy obrazów i formaty graficzne.
	T-W-4	Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).
	T-W-5	Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.
	T-W-6	Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.
	T-W-7	Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.
	T-W-8	Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.
	T-W-9	Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).
	T-W-10	Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.
	T-L-2	Operacje na histogramie
	T-L-1	Konwersja obrazów
	T-L-3	Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)
	T-L-4	Progowanie ze stałym progiem
	T-L-5	Progowanie histogramowe
	T-L-6	Filtry statystyczne
	T-L-7	Filtry splotowe
	T-L-8	Detekcja krawędzi
Metody nauczania	M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
Metody nauczania	M-2	Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych.
	3,0	Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu, zastosowaniu wybranych podejść.
	3,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
	4,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
	4,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
	5,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IC_1A_O4/04/01_U01	Student potrafi w praktyce wykorzystać poznane w trakcie zajęć informacje na temat wybranych algorytmów analizy i przetwarzania obrazów medycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	IC_1A_U17	Ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
Cel przedmiotu	C-3	Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
	C-4	Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i analizy obrazów w obrazowaniu medycznym.
	C-5	Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania przetwarzania i rozpoznawania obrazów.
Treści programowe	T-W-1	Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.
	T-W-2	Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.
	T-W-3	Typy obrazów i formaty graficzne.
	T-W-4	Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).
	T-W-5	Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.
	T-W-6	Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.
	T-W-7	Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.
	T-W-8	Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.
	T-W-9	Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).
	T-W-10	Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.
	T-L-2	Operacje na histogramie
	T-L-1	Konwersja obrazów
	T-L-3	Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)
	T-L-4	Progowanie ze stałym progiem
	T-L-5	Progowanie histogramowe
	T-L-6	Filtry statystyczne
	T-L-7	Filtry splotowe
	T-L-8	Detekcja krawędzi
Metody nauczania	M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
Metody nauczania	M-2	Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia kryteriów uzyskania oceny pozytywnej.
	3,0	Student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizować postawione zadania na jej podstawie.
	3,5	Student odczuwa potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach analizy problemów na podstawie poznanej wiedzy.
	4,0	Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie na bazie nabytej wiedzy.
	4,5	Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedza, a także potrafi określać wymagania, planować rozwiązania oraz realizować zdania na bazie nabytej wiedzy.
	5,0	Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planować rozwiązania oraz realizować zdania oraz w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań w celu analizy problemów i realizacji zadań na bazie poznanej wiedzy.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IC_1A_O4/04/01_U02	Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne do praktycznej realizacji poznanych na zajęciach algorytmów przetwarzania i analizy obrazów medycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	IC_1A_U22	Potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania typowego zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla reprezentowanej dyscypliny oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami przetwarzania obrazów cyfrowych.
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie przetwarzania i rozpoznawania obrazów i obiektów wyekstrahowanych z medycznych obrazów cyfrowych.
Treści programowe	T-W-1	Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.
	T-W-2	Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.
	T-W-3	Typy obrazów i formaty graficzne.
	T-W-4	Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).
	T-W-5	Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.
	T-W-6	Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.
	T-W-7	Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.
	T-W-8	Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.
	T-W-9	Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).
	T-W-10	Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.
	T-L-2	Operacje na histogramie
	T-L-1	Konwersja obrazów
	T-L-3	Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)
	T-L-4	Progowanie ze stałym progiem
	T-L-5	Progowanie histogramowe
	T-L-6	Filtry statystyczne
	T-L-7	Filtry splotowe
	T-L-8	Detekcja krawędzi
Metody nauczania	M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
Metody nauczania	M-2	Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia kryteriów uzyskania oceny pozytywnej.
	3,0	Student potrafi przeanalizować prosty problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne do jego realizacji.
	3,5	Student potrafi przeanalizować prosty problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i w podstawowej formie doprowadzić do jego realizacji.
	4,0	Student potrafi przeanalizować wybrany problem o dowolnej złożoności z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.
	4,5	Student potrafi przeanalizować dowolny problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.
	5,0	Student potrafi przeanalizować dowolny problem o wysokiej złożoności z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.